p-ISSN : 2460-3562 / e-ISSN : 2620-8989

## Analisis Algoritma Jaringan Syaraf Tiruan untuk Mengidentifikasi Bantuan Beasiswa dengan Model Backpropagation
Muhammad Ardiansyah #1 , Nurcahyani Syamsu #2 , Muhammad Alim Rahmat #3 , Rismayani #4
# Teknik Informatika, Rekayasa Perangkat Lunak, Universitas Dipa Makassar Jl. Perintis Kemerdekaan No.KM 9 Makassar, Indonesia
1 mardianca4468@gmail.com
2 rismayani@dipanegara.ac.id

## Abstrak
Pandemi akibat COVID-19 yang tersebar hampir di seluruh Indonesia menimbulkan kerusakan dalam berbagai bidang  dan  berdampak  negatif  bagi  kehidupan  masyarakat,  termasuk  bidang  ekonomi  yang  terpuruk  saat  ini. Karena  banyaknya  angka  perusahaan  yang  diberhentikan  sementara,  dampaknya  terhadap  pendapatan  orang tua  dan  siswa  sangat  besar,  dan  menjadi  sulit  untuk  membayar  uang  setiap  semesternya  ketika  pendapatan menurun.  Maka  dari  itu,  dalam  penelitian  ini  kami  melakukan  analisis  komparatif  terhadap  kelayakan mahasiswa  penerima  bantuan  beasiswa.  Dalam  koputasi  data,  menggunakan  jaringan  syaraf  tiruan  dengan menggunakan metode supervised learning yaitu model backpropagation. Model ini dapat memecahkan masalah yang  kompleks.  Hasil  dari  penelitian  ini  dapat  menentukan  yang  berhak  mendapatkan  beasiswa  terhadap mahasiswa yang mendaftarkan diri di program beasiswa.
Kata kunci: Beasiswa, Jaringan Syaraf Tiruan, Backpropagarion

## Algorithm Analysis Of Artificial Neural Networks To Identify Scholarship Assistance With Backprogpagation Model

## Abstract
The  pandemic  due  to  COVID-19  which  has  spread  throughout  almost  all  of  Indonesia  has  caused  damage  in various fields and has a negative impact on people's lives, including the currently slumping economic sector. Due to the large number of companies being laid off, the impact on the incomes of parents and students is enormous, and  it  becomes  difficult  to  pay  money  each  semester  when  incomes  decline.  Therefore,  in  this  study  we conducted a comparative analysis of the eligibility of scholarship recipients. In data computing, using an artificial neural  network  using  supervised  learning  methods,  namely  the  backpropagation  model.  This  model  can  solve complex  problems.  The  results  of  this  study  can  determine  who  is  entitled  to  a  scholarship  to  students  who enroll in the scholarship program.
Keywords:   Scholarship,  Artificial Neural Network, Backpropagation

## I. P ENDAHULUAN
Pada  tahun  belakangan  ini,  dampak  dari  pandemi COVID-19 ini mengalami lonjakan angka phk di beberapa perusahaan, yang mengakibatkan orangtua/wali mahasiswa  yang  kesulitan  dalam  membayar  biaya  SPP ataupun  biaya  kehidupan  sehari-hari  mereka,  yang  dapat menghambat proses pembelajaran mahasiswa, Tentu saja, wabah  Covid-19  di  Indonesia  sangat  mempengaruhi sektor yang berbeda, terutama sektor dalam ekonomi [1].
Berdasarkan data dari Worldometers 2 Desember 2020, jumlah  total  kasus  COVID-19  dalam  hitungan  per  jam 13.00  WIB  adalah  79.057.616,  yang  dari  data  tersebut, 1.737.751  meninggal  akibar  virus  COVID-19.  Indonesia masuk peringkat ke-20 dengan 685.639 kasus. Tiga kasus terbanyak  di  dunia  adalah  Amerika  Serikat  dengan  total
18.917.152 kasus, disusul India  dengan  10.123.778 kasus dan Brasil 7.366.677 kasus [2].
Dalam mengatasi menyebarnya virus COVID-19 yang begitu cepat, pemerintahan telah memberlakukan beberapa peraturan dibuat seperti bekerja dirumah, belajar dirumah,  dan  Pembatasan  Sosial  Berskala  Besar  (PSBB). Peraturan  tersebut  merubah  keseharian  masyarakat. Tersebarnya  COVID-19  ini  tentunya  sangat  berpengaruh pada  beberapa  bidang  seperti  pendidikan.  Lembag. Pemerintah memutuskan bahwa pembelajaran dilaksanakan  di  rumah  atau  secara  daring.  Hal  ini  akan menghambat penyebaran virus Covid-19 [3].
Pada dasarnya, pembelajaran online tidak mengharuskan  mahasiswa  berada  di  dalam  kelas. Mahasiswa  bisa  menggunakan  pembelajaran  dengan sarana internet. Dengan memanfaatkan teknologi,
diimbangi  antara  diskusi  dan  pendidikan,  merupakan sarana untuk mengembangkan kemampuan otak. [4].
Menurut Direktur Institute for Economic and Financial Development  (Indef)  yang  paling  diakui  oleh  masyarakat dalam  sulitnya  mencari  pekerjaan,  Selain  itu,  daya  beli masyarakat  menurun  akibat  penurunan  pendapatan. “Mengapa  begitu  sulit  (ditemukan)?"  Pasalnya,  aktivitas ekonomi belum kembali normal [1].
Memahami pendidikan sangat penting dalam kehidupan kita, artinya bahwa setiap manusia mempunyai hak untuk tumbuh dalam menuntut pendidikan dimana ini selalu berkaitan tentang sumber daya manusia, khususnya bahwa  semua  warga  berhak  atas  pendidikan  dan  semua masyarakat,  memiliki  kewajiban  dalam  mengikuti pendidikan  dasar  dan  pemerintahan  berkewajiban  untuk membiayai [5].
Beasiswa  adalah  hibah  dalam  bentuk  bantuan  berupa uang  yang  diberikan  kepada  individu  untuk  tujuan melanjutkan studi lebih lanjut. Beasiswa dapat diserahkan oleh instansi pemerintah atau perusahaan. Beasiswa dapat diklasifikasikan  sebagai  hadiah  gratis  atau  hibah  terikat kerja  (sering  disebut  sebagai  ikatan  formal)  setelah  lulus [6].
Begitu  banyak  beasiswa  yang  ditawarkan,  Namun, kebanyakan  beasiswa  yang  belum  efektif,  seperti mahasiswa yang kompeten (kaya) menerima beasiswa dan mahasiswa  miskin  tidak,  pemerintah  perlu  lebih memperhatikan dalam menentukan kriteria siswa penerima  beasiswa,  dengan  harapan  dapat  mengurangi beban  keuangan  keluarganya  sehingga  semua  siswa memiliki kesempatan pendidikan yang sama [5].
Jaringan  syaraf  tiruan  adalah  gambaran  dari  sistem syaraf  manusia  dan  selalu  berusaha  untuk  menirukan proses  belajar  otak  manusia.  Istilah  artifisial  digunakan disini yaitu jaringan syaraf tiruan ini mengimplementasikan  menggunakan  program  komputer yang  dapat  melakukan  beberapa  perhitungan  selama proses  belajarnya  [7],  cara  kerja  JST  mirip  dengan  cara kerja  manusia,  yaitu  bagaimana  mereka  belajar  dengan memberi  contoh.  Lapisan  yang  membentuk  JST  dibagi menjadi  tiga  lapisan  yaitu  lapisan  input,  lapisan tersembunyi, dan lapisan output [8].
Backpropagation  merupakan  pola  yang  ada  pada Jaringan  Syaraf  Tiruan  dengan  menggunakan  metode supervised learning. Model paling sering digunakan dalam memecahkan  masalah  kompleks.  Memang  prosedur pemecahan  ini  terlatih  untuk  dapat  belajar.  Model  ini menerima  pasangan  sampel  terdiri  dari  sampel  input  dan sampel  hasil  yang  diinginkan.  Backpropagation  memiliki proses forward learning dan reverse debugging. Model ini sering  diimplementasikan  untuk  memprediksi,  merekam, dan  peramalan  [9].  Model  Jaringan  Syaraf  Tiruan  ini ditemukan  oleh  Rumelhart,  Hinton,  dan  Williams  pada tahun  1986,  dan  minat  terhadap  jaringan  syaraf  tiruan semakin meningkat. Teknik ini terdiri dari dua tahap yaitu tahap  feedforward  dan  tahap  backpropagation  yang diperoleh  dari  perceptron.  Tingkat  kesalahan  [10], Pelatihan  backpropagation  adalah  metode  penurunan gradien  sederhana  untuk  meminimalkan  kesalahan  root- mean  square  dari  output.  Aplikasi  jaringan  ini    termasuk
dalam  kategori  jaringan    pelatihan  terpandu  karena memetakan satu set input ke satu set tujuan [11].
Fungsi ini digunakan untuk jaringan syaraf tiruan yang dilatih  menggunakan  metode  backpropagation.  Nilai fungsi sigmoid berkisar antara 0 sampai 1. Oleh karena itu, fungsi  ini  sering  digunakan  pada  jaringan  syaraf  tiruan yang membutuhkan nilai keluaran antara 0 dan 1. Namun, fungsi  ini    juga  dapat  digunakan  dengan  jaringan  saraf dengan nilai keluaran antara 0 sampai 1 [12].
Prediksi  adalah  usaha  untuk  memprediksi  atau memprediksi apa yang akan terjadi di masa depan, dengan menggunakan  berbagai  informasi  yang  relevan  di  masa lalu melalui  metode ilmiah [13].
Telah  dilakukan  penelitian  serupa  pernah  dilakukan oleh  [14]  dengan  menggunakan  jaringan  syaraf  tiruan back-propagation dengan  judul  “Artificial  Neural Network  Using  The  Backpropagation  Algorithm  To Predicate  Student  Achievement”,  penelitian  ini  memiliki tujuan  untuk  memprediksi  kinerja  siswa  menggunakan metode jaringan syaraf tiruan backpropagation.
Penelitian serupa juga pernah dilakukan oleh Pujianto, Kusrini  dan  Sunyoto  [15].  Penelitian  ini  juga  bertujuan sama  yaitu  untuk  memprediksi  penerima  beasiswa  yang dapat  membantu  kemahasiswaan  yang  ada  di  Universitas AMIKOM  Yogyakarta  menggunakan  metode  yang  sama dengan multi layer
Dalam  penelitian  ini,  sebuah  program  dibangun dengan  jaringan  saraf  tiruan  perceptron  multilayer  untuk menentukan apakah  seorang  mahasiswa  memenuhi  syarat untuk  mendapatkan  beasiswa  dengan  memeriksa  data seperti  pendapatan  orang  tua,  jumlah  SKS,  status pendidikan,  indeks  prestasi  semester  (IPK),  dan  jumlah saudara  kandung.  Berdasarkan  rumusan  diatas  dapat disimpulkan dengan tujuan yaitu :
1. Dapat  mengetahui  ketepatan  dalam  pemilihan menggunaka  metode  jaringan  syaraf  tiruan  untuk mendukung  beasiswa.
2. Dapat  mengetahui  penerapan  program  dalam jaringan syaraf tiruan untuk mendukung keputusan menerima suatu beasiswa Dengan  adanya  model  analisi  ini  peneliti  berharap model  ini  bisa  dijadikan  sebagai  rujukan  untuk  fakultas lain untuk mengidentifikasi penerimaan beasiswa.

## II. M ETODE P ENELITIAN
Penelitian ini mengekploitasi metode eksperimen, yang menggambarkan  alur  studi  program  dari  pengolahan  data hingga mencapai kesimpulan.
Data
Clea ning Integration and Transformation Integration and Transformation
ANN Backpropagation
Validation a nd Testing

## Result The Predict

## Gambar 1. Alur Penelitian
Adaput penjabaran Gambar 1 antara lain : 1. Data, fase data-data  di  kumpulkan;  2.  Cleaning,  fase  untuk membersihkan  data;  3.  Integration  and  Transformation, fase  dimana  memasukan  atau  mengintegrasikan  dan konfersi data pada program;  4.  Artificial  Neural  Network Backpropagation, fase dimana inisialisasi variabel penentu kedalam  program  serta  melakukan  komputasi  dan diklasifikasikan;  5.  Validation  and  Testing,  fase  dimana keluaran berupa hasil akan dilakukan validasi dan testing; 6.  Result  The  Predict,  Result  The  Predict,  fase  akhir berupa hasil pemilihan penerima beasiswa.

## III. H ASIL DAN PEMBAHASAN

## A. Data dan sumber data
Dalam  mengumpulkan  data  untuk  digunakan  sebagai menggunakan  data  dari  pendaftaran  beasiswa  dengan parameter  yang  telah  ditentukan  yaitu:  (Indeks  Penilaian Kumulatif)  IPK,  jumlah  SKS,  jumlah  pendapatan  orang tua,  jumlah  saudara/i  kandung.  Nilai  parameter  untuk ketentuannya  dapat  diperhatikan  di  Tabel  1.  Data  yang diambil  untuk  dijadikan  dataset  untuk  di  analisi  adalah data penerima beasiswa anggaran tahun 2019 dengan total data  274.  Nilai  setiap  parameter  yang  ada  pada  tabel  1 diubah  menjadi  bobot  dengan  nilai  kisaran  0  hingga  1 dapat  diperhatikan  didalam  Tabel  2.  Dalam  menentukan bobot dalam parameter, akan ditentukan dengan nilai yaitu: 0, 0.1, 0.2, 0.3, 0.4, 0.5, 0.6, 0.7, 0.8, 0.9, 1.
TABEL I
N ILAI PARAMETER DATA No Parameter Nilai 1 Indeks Prestasi Kumulatif (2 – 3,2), (3,3 – 3,5), (3.6 – 3,7), (3,8 - 4) 2 Jumlah SKS (<30), (30 - 75), (76 - 120), (>120) 3 Pendapatan Orang Tua (<2 jt), (2 jt – 3 jt), (4 jt – 5 tj), (> 5 tj) 4 Jumlah Saudara (0), (1),
Kandung (2), (>= 3)
TABEL II
K ONVERSI NILAI PARAMETER DATA
No Parameter Nilai Bobot 1 Indeks Prestasi Kumulatif (2 – 3,2), (3,3 – 3,5), (3.6 – 3,7), (3,8 - 4) (0.3) (0.5) (0.7) (0.9) 2 Jumlah SKS (<30), (30 - 75), (76 - 120), (>120) (0.8) (0.7) (0.6) (0.5) 3 Pendapatan Orang Tua (<2 jt), (2 jt – 3 jt), (4 jt – 5 jt), (> 5 jt) (0.8) (0.6) (0.4) (0.2) 4 Jumlah Saudara Kandung (0), (1), (2), (>= 3) (0.3) (0.4) (0.5) (0.6)
Selanjutnya  nilai  tersebut  akan  di  implementasikan kedalam dataset penerima beasiswa  dan  membuat  salinan data tersebut dengan tipe file CSV yang nantinya akan di masukan kedalam program  yang sudah  dibuat. Dan dapat dilihat untuk hasilnya pada Tabel 3
TABEL III
N ILAI KONVERSI NILAI KE DATA No Nama X1 X2 X3 X4 1 Nadifa Nur Salsabila 0.9 0.8 0.8 0.6 2 Fitriani 0.9 0.8 0.8 0.5 3 Heru Arya Nanda 0.9 0.8 0.8 0.5 4 Wardatul Umami 0.9 0.7 0.8 0.6 5 Yusman 0.9 0.8 0.8 0.4 6 Satriak Guntoro 0.9 0.8 0.8 0.4 7 Sapria Rahman 0.9 0.7 0.8 0.5 8 Hamidah Lilawati 0.9 0.8 0.6 0.6 9 Eka Fuji Yazmi 0.9 0.6 0.8 0.6 10 Tiara 0.5 0.4 0.6 0.4
Keterangan:
X1  =  IPK,  X2  =  Jumlah  SKS,  X3  =  Pendapatan  Orang Tua, X4 = Jumlah Saudara Kandung

## B. Pengujian Program
Pada  tahap  ini,  ada  beberapa  pengujian  dilakukan untuk  dapat  mencari  nilai  dengan  MSE  terkecil. Percobaan dilakukan dengan pembuatan program arsitektur  jaringan  syaraf  tiruan  dengan  backpropagation menggunakan bahasa python dengan library pandas untuk membaca dataset dengan tipe file CSV dan library numpy digunakan  untuk  proses  perhitungan  data.  Untuk konfigurasi sebagai berikut:
1. 1  input  layer  dengan  4  neuron  input  dari  4 parameter
2. 1  hidden  layer  dengan  10  neuron  dengan  maksud untuk mendekati nilai tujuan pada output layer
3. 1 output layer dengan 1 neuron
Dari konfigurasi di atas ada pada Gambar 1.
Gambar 1. Arsitektur Jaringan Syaraf Tiruan
Setelah membuat arsitektur, selanjutnya inisialisasi atau menentukan bobot pada setiap neuron akan diberikan nilai acak oleh fungsi di dalam program dengan nilai kisaran 0 hingga 1.
Selanjutnya  melalukan  feedforward  untuk  komputasi nilai aktivasi untuk semua neuron dari layer pertama atau input  layer.  Fungsi  aktivasi  yang  digunakan  yaitu  fungsi sigmoid  dengan  nilai  output  0  hingga  1.  Untuk  fungsi sigmoid terdapat pada Gambar 2.
Gambar 2. Fungsi sigmoid
Selanjutnya  akan  dilakukan  proses  backpropagation untuk  mengoptimalkan  bobot  dalam  mengurangi  nilai error  untuk  menghasilkan  nilai  keluaran  yang  terbaik. Dalam proses backpropagation dalam memperbaharui bias, penelitian ini menggunakan fungsi aktivasi derivative atau turunan untuk meningkatkan nilai akurasi dan mendapatkan  nilai  MSE  terkecil.  Untuk  fungsi  dalam program ada pada Gambar 3.

## Gambar 3. Fungsi derivative
Semua  proses  di  atas  akan  berjalan  terus  menerus sampai  batas  nilai  epoch  dengan  jumlah  2200  kali  dan menggunakan  kondisi  jika  hasil  nilai  error  baru
menghasilkan  nilai  error  lebih  kecil  dari  nilai  error  lama dengan  ketentuan  yang  sudah  ditentukan  sebelumnya yaitu  0,0001  kemudian  sistem  melakukan  penyimpanan indeks atau urutan data dengan nilai tersebut
Setelah  itu  program  akan  menyusun  nilai  MSE berdasarkan yang terkecil ke terbesar. Untuk hasil tarbaik dalam penelitian ini terdapat pada Tabel 4.
TABEL IV H ASIL A NALISIS No Nama MSE Epoch 1 Nadifa Nur Salsabila 0.00010001011475264299 2116 2 Fitriani 0.00010058208681764679 2199 3 Heru Arya Nanda 0.00010068370196807647 2199 4 Wardatul Umami 0.00010208661126605437 2199 5 Yusman 0.00010469128904515153 2199 6 Satriak Guntoro 0.00010480626129004667 2199 7 Sapria Rahman 0.0001076993657822288 2199 8 Hamidah Lilawati 0.0001084100334948063 2199 9 Eka Fuji Yazmi 0.0001085502419605192 2199 10 Tiara 0.00019012083882868127 2199
Pada Tabel  IV,    nomor  1  memiliki  nilai  rata-rata  error paling  terkecil  yaitu  0.00010001  dengan  epoch  terkecil yaitu  2116  dan  memiliki  parameter  dari  data  yaitu:  X1  = 0.9,  X2  =  0.8,  X3  =  0.8,  X4  =  0.6,  yang  merupakan parameter tertinggi di dalam dataset. Untuk hasil terdapat pada Gambar 3.
Gambar 3. Hasil Data Penerima beasiswa

## IV. K ESIMPULAN
Berdasarkan  penelitian  diatas,  telah  berhasil  membuat sebuah  program  dalam  menentukan  penerima  beasiswa dengan  mengimplementasikan  jaringan  syaraf  tiruan model  backpropagation  pada  bahasa  python  yang menghasilkan  nilai  rata-rata  error  terkecil  sebesar 0.00010001  dan  memperoleh  epoch  terkecil  yaitu  2116 dengan menggunakan  konfigurasi 1 hidden layer, dan 15 neuron.
Berdasarkan  pembahasan  yang  sudah  kami  tulis,  ada beberapa  saran  yang  dapat  berguna  untuk  penelitian selanjutnya yaitu: 1. Dapat disimpulkan sehingga jaringan syaraf tiruan menggunakan model backpropagation sangat bagus  dalam  menggunakan  dataset  yang  besar  karena memiliki tinggkat akurasi yang baik dibandingkan dengan
algoritma  lain  2.  Diharapkan  untuk  peneliti  selanjutnya dapat diimplementasikan pada kasus yang berbeda

## D AFTAR P USTAKA
[1] R. K. Putri, R. I. Sari, R. Wahyuningsih, E. Meikhati, and A. W. Aji, “EFEK PANDEMI COVID 19: DAMPAK LONJAKAN
ANGKA PHK TERHADAP PENURUNAN PEREKONOMIAN
DI INDONESIA,” vol. 1, no. 2, p. 6, 2021.
[2]  M. Muslim, “PHK PADA MASA PANDEMI COVID-19,” vol. 23, no. 3, p. 14, 2020.
[3] Universitas Baturaja and S. Ningsih, “Persepsi Mahasiswa
Terhadap Pembelajaran Daring Pada Masa Pandemi Covid-19,” JINOTEP , vol. 7, no. 2, pp. 124–132, Oct. 2020, doi: 10.17977/um031v7i22020p124.
[4] N. H. Z. Sm, Y. E. Se, and M. Si, “PERSEPSI MAHASISWA TERHADAP PERKULIAHAN DARING SEBAGAI SARANA PEMBELAJARAN SELAMA MASA KARANTINA COVID- 19,” vol. 4, p. 9, 2020.
[5] R. A. Agustina, “PROGRAM STUDI HUKUIM EKONOMI SYARI’AH FAKULTAS AGAMA ISLAM UNIVERSITAS MUHAMMADIYAH SURAKARTA 202,” p. 14.
[6] A. Putra and D. Y. Hardiyanti, “PENENTUAN PENERIMA BEASISWA DENGAN MENGGUNAKAN FUZZY MULTIPLE ATRIBUTE DECISSION MAKING,” Jurnal Sistem Informasi , vol. 3, no. 1, p. 8, 2011.
[7] “Edi Ismanto - 2017 - JARINGAN SYARAF TIRUAN ALGORITMA BACKPROPAGATION D.pdf.”
[8] Y. Andrian and P. H. Putra, “ANALISIS PENAMBAHAN MOMENTUM PADA PROSES PREDIKSI CURAH HUJAN KOTA MEDAN MENGGUNAKAN METODE,” p. 7, 2014.
[9] R. S. Suhartanto, C. Dewi, and L. Muflikhah, “Implementasi Jaringan Syaraf Tiruan Backpropagation untuk Mendiagnosis Penyakit Kulit pada Anak,” p. 8.
[10]  J. R. Saragih, Mhd. B. S. Saragih, and A. Wanto, “ANALISIS ALGORITMA BACKPROPAGATION DALAM PREDIKSI NILAI EKSPOR (JUTA USD),” j. pendidik. teknologi. kejuruan. , vol. 15, no. 2, Aug. 2018, doi: 10.23887/jptk- undiksha.v15i2.14362.
[11]  E. B. Nababan and M. Zarlis, “ANALISIS FUNGSI AKTIVASI SIGMOID BINER DAN SIGMOID BIPOLAR DALAM ALGORITMA BACKPROPAGATION PADA PREDIKSI
KEMAMPUAN SISWA,” vol. 02, p. 14, 2015.
[12]  M. Melladia and I. R. Mardani, “Implementasi Algoritma Backpropagation Prediksi Kegagalan Siswa Pada Mata Pelajaran Matematika,” RESTI , vol. 2, no. 3, pp. 753–759, Dec. 2018, doi: 10.29207/resti.v2i3.588.
[13]  A. Wanto, “Optimasi Prediksi Dengan Algoritma Backpropagation Dan Conjugate Gradient Beale-Powell Restarts,” TEKNOSI , vol. 3, no. 3, pp. 370–380, Jan. 2018, doi: 10.25077/TEKNOSI.v3i3.2017.370-380.
[14]  F. Zola, “JARINGAN SYARAF TIRUAN MENGGUNAKAN ALGORITMA BACKPROPAGATION UNTUK MEMPREDIKSI PRESTASI SISWA,” JTOS , vol. 1, no. 1, pp. 58–72, Jun. 2018, doi: 10.36378/jtos.v1i1.12.
[15]  A. Pujianto, K. Kusrini, and A. Sunyoto, “Perancangan Sistem Pendukung Keputusan Untuk Prediksi Penerima Beasiswa
Menggunakan Metode Neural Network Backpropagation,” JTIIK , vol. 5, no. 2, p. 157, May 2018, doi: 10.25126/jtiik.201852631.